Cassandra权威指南

译者序　XIII
序　XV
前言　XVII第1章　Cassandra概况　1
1.1　关系型数据库有什么问题　1
1.2　关系型数据库简单回顾　5
1.2.1　RDBMS：出类拔萃与表现平平　6
1.2.2　互联网的规模　12
1.3　Cassandra的电梯间演讲　13
1.3.1　50个字介绍Cassandra　13
1.3.2　分布式与无中心　13
1.3.3　弹性可扩展　14
1.3.4　高可用与容错　15
1.3.5　可调节的一致性　15
1.3.6　Brewer的CAP理论　18
1.3.7　面向行　21
1.3.8　无schema　22
1.3.9　高性能　22
1.4　Cassandra来自何方　22
1.5　Cassandra的应用场景　23
1.5.1　大规模部署　23
1.5.2　写密集、统计和分析型工作　24
1.5.3　地区分布　24
1.5.4　变化的应用　24
1.6　谁在使用Cassandra　24
1.7　小结　26第2章　安装Cassandra　27
2.1　安装二进制包　27
2.1.1　解压缩　27
2.1.2　里面有什么　27
2.2　从源码编译　28
2.2.1　其他编译目标　30
2.2.2　使用Maven编译　30
2.3　运行Cassandra　30
2.3.1　在Windows平台上运行Cassandra　31
2.3.2　在Linux下运行Cassandra　31
2.3.3　启动服务器　32
2.4　使用命令行界面的客户端　33
2.5　基本命令行命令　34
2.5.1　帮助　34
2.5.2　连接服务器　35
2.5.3　描述环境　35
2.5.4　创建keyspace和列族　36
2.5.5　读写数据　37
2.6　小结　38第3章　Cassandra的数据模型　39
3.1　关系型数据模型　39
3.2　简介　40
3.3　集群　43
3.4　keyspace　43
3.5　列族　44
3.6　列　46
3.6.1　宽行与窄行　48
3.6.2　列的排序　49
3.7　超级列　50
3.8　Cassandra与RDBMS的设计差别　53
3.8.1　没有查询语言　53
3.8.2　没有引用完整性　53
3.8.3　第二索引　53
3.8.4　排序成为一种设计决策　54
3.8.5　反范式化　54
3.9　设计模式　55
3.9.1　具体化视图　56
3.9.2　无值列　56
3.9.3　聚合键　56
3.10　需要记住的几件事　57
3.11　小结　57第4章　应用实例　59
4.1　数据模型设计　59
4.2　酒店应用的关系型数据库设计　60
4.3　酒店应用的Cassandra设计　61
4.4　酒店应用代码　62
4.4.1　创建数据库　63
4.4.2　数据结构　64
4.4.3　进行连接　65
4.4.4　预装填数据库　66
4.4.5　搜索应用　78
4.5　Twissandra　82
4.6　小结　82第5章　Cassandra的架构　83
5.1　system keyspace　83
5.2　对等结构　84
5.3　gossip与故障检测　84
5.4　逆熵与读修复　86
5.5　memtable、SSTable和commit log　87
5.6　提示移交　89
5.7　压紧　89
5.8　Bloom filter　91
5.9　墓碑　91
5.10　分阶段事件驱动架构　92
5.11　管理器与服务　93
5.11.1　Cassandra守护进程　93
5.11.2　存储服务　93
5.11.3　消息服务　93
5.11.4　提示移交管理器　94
5.12　小结　94第6章　配置Cassandra　95
6.1　keyspace　95
6.1.1　创建列族　98
6.1.2　从0.6迁移到0.7　99
6.2　副本　99
6.3　副本放置策略　100
6.3.1　简单策略　101
6.3.2　旧网络拓扑策略　102
6.3.3　网络拓扑策略　103
6.4　副本因子　103
6.5　分区器　105
6.5.1　随机分区器　106
6.5.2　有序分区器　106
6.5.3　配页有序分区器　107
6.5.4　字节序分区器　107
6.6　Snitch　107
6.6.1　Simple Snitch　107
6.6.2　PropertyFileSnitch　107
6.7　创建集群　108
6.7.1　修改集群名称　109
6.7.2　给集群增加节点　109
6.7.3　多种子节点　111
6.8　动态加入环　113
6.9　安全　114
6.9.1　使用SimpleAuthenticator　114
6.9.2　编程鉴权　117
6.9.3　使用MD5加密　118
6.9.4　提供你自己的鉴权算法　118
6.10　杂项设置　119
6.11　附加工具　120
6.11.1　查看键值　120
6.11.2　导入之前版本的配置　120
6.12　小结　122第7章　读写数据　123
7.1　Cassandra与RDBMS查询的不同　123
7.1.1　没有Update查询　123
7.1.2　记录级的写原子性　123
7.1.3　不支持服务端事务　123
7.1.4　没有重复键值　124
7.2　写操作的基本属性　124
7.3　一致性级别　124
7.4　读操作的基本属性　126
7.5　API　126
7.6　设置与插入数据　128
7.7　使用简单的get　133
7.8　数据准备　135
7.9　切片谓词　135
7.9.1　使用get_slice读取特定列名　136
7.9.2　通过切片区间获取一组列　137
7.9.3　取出一行中的所有列　138
7.10　get_range_slices　138
7.11　multiget_slice　140
7.12　删除　142
7.13　批量变更　144
7.13.1　批量删除　144
7.13.2　区间鬼影　145
7.14　编程定义keyspace和列族　145
7.15　小结　146第8章　客户端　147
8.1　基本的客户端API　148
8.2　Thrift　148
8.2.1　Thrift对Java的支持　151
8.2.2　异常　151
8.2.3　Thrift小结　152
8.3　Avro　152
8.3.1　Avro Ant目标　154
8.3.2　Avro规范　155
8.3.3　Avro小结　156
8.4　Git简介　156
8.5　连接客户端节点　157
8.5.1　客户端列表　157
8.5.2　循环DNS　157
8.5.3　负载均衡器　157
8.6　Cassandra Web控制台　157
8.7　Hector(Java)　161
8.7.1　特性　161
8.7.2　Hector API　162
8.8　HectorSharp(C#)　162
8.9　Chirper　167
8.10　Chiton(Python)　167
8.11　Pelops(Java)　168
8.12　Kundera(Java ORM)　169
8.13　Fauna(Ruby)　169
8.14　小结　170第9章　监控　171
9.1　日志　171
9.1.1　跟踪查看　173
9.1.2　通用技巧　174
9.2　JMX与MBean概述　175
9.2.1　MBean　177
9.2.2　集成JMX　179
9.3　通过JMX与Cassandra交互　180
9.4　Cassandra的MBean　181
9.4.1　org.apache.cassandra.concurrent　185
9.4.2　org.apache.cassandra.db　185
9.4.3　org.apache.cassandra.gms　186
9.4.4　org.apache.cassandra.service　186
9.5　定制Cassandra的MBean　188
9.6　运行时分析工具　190
9.6.1　使用JMX和JHAT进行堆分析　191
9.6.2　发现线程问题　194
9.7　健康检查　195
9.8　小结　196第10章　维护　197
10.1　获取环的信息　198
10.1.1　Info　198
10.1.2　Ring　198
10.2　获取统计信息　199
10.2.1　使用cfstats　199
10.2.2　使用tpstats　200
10.3　基本维护工作　201
10.3.1　修复　201
10.3.2　刷写　202
10.3.3　清理　203
10.4　快照　203
10.4.1　进行快照　203
10.4.2　清除快照　204
10.5　对集群进行负载均衡　205
10.6　退服节点　208
10.7　更新节点　210
10.7.1　删除令牌　210
10.7.2　压紧阈值　210
10.7.3　在一个工作的集群中改变列族　210
10.8　小结　211第11章　性能调优　213
11.1　数据存储　213
11.2　回复超时　215
11.3　commit log　215
11.4　memtable　216
11.5　并发　216
11.6　缓存　217
11.7　缓冲区尺寸　218
11.8　使用Python压力测试　218
11.8.1　生成Python Thrift接口　218
11.8.2　运行Python压力测试　220
11.9　启动和JVM设置　222
11.10　小结　224第12章　集成Hadoop　225
12.1　何为Hadoop　225
12.2　使用MapReduce　226
12.3　运行字数统计例子　227
12.3.1　将数据输出到Cassandra　229
12.3.2　Hadoop流　229
12.4　MapReduce之上的工具　229
12.4.1　Pig　230
12.4.2　Hive　231
12.5　集群配置　231
12.6　案例　233
12.6.1　Raptr.com: Keith Thornhill　233
12.6.2　Imagini: Dave Gardner　233
12.7　小结　234附录　非关系型数据库大观　235
词汇表　261
关于作者　279
关于封面　279